深度学习数据增强指南

深度学习数据增强是一种重要的技术，它通过应用一系列随机变换来扩充训练数据集，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。以下是一些常用的数据增强方法：

• 旋转：将图像随机旋转一定角度。
• 缩放：将图像随机缩放到不同的尺寸。
• 平移：将图像随机平移一定距离。
• 翻转：将图像水平或垂直翻转。
• 裁剪：从图像中随机裁剪出一定大小的区域。
• 颜色变换：对图像进行亮度、对比度、饱和度等颜色变换。

以下是一些数据增强的代码示例：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

数据增强示例

更多关于数据增强的资料，请参考本站文章 深度学习数据增强详解。